绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
第一步：首先对模型整体情况进行分析
包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
第二步：分析X的显著性
分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。
第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度
结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响，为负数则说明有负向影响。
第四步：写出模型公式
第五步：对分析进行总结
SPSSAU也会提供智能分析建议，方便分析人员快速得出分析结果。
spss线性回归分析解读结果。
一般来说线性回归分析报告包含以下三个方面。
一、模型摘要，摘要告诉我们模型的拟合性如何。
二、方差分析，方差分析的本质是检测r平方是否显著大于零。
三、回归分析，回归系数表格列出了输出模型的偏回归系数估计值，非标准化系数表示各变量的拟合系数。
纳入那些自变量进行回归预测是由研究者根据专业和经验结合统计结果决定。而不是单单根据统计结果决定，当自变量较多需要筛选自变量时，不同的筛选方法，也会得到不同的结果。
spss发展历程
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman 、(Tex) Hull和Dale 于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
回归分析的认识及简单运用
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。
定义
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。
方差齐性
线性关系
效应累加
变量无测量误差
变量服从多元正态分布
观察独立
模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）
误差项独立且服从（0，1）正态分布。
现实数据常常不能完全符合上述假定。因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。
研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法，又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ^2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，它有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。
回归分析的主要内容为：
①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
②对这些关系式的可信程度进行检验。
③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。
众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等等等，可以一直说的你头晕。为了让大家对众多回归有一个清醒的认识，这里简单地做一下总结：
1、线性回归，这是我们学习统计学时最早接触的回归，就算其它的你都不明白，最起码你一定要知道，线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。如果只有一个自变量，且只有两类，那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量，且有三类或更多类，那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量，一个是连续变量，一个是分类变量，那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点，因变量一定要是连续变量。
2、logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。
3、cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。
4、poisson回归，poisson回归相比就不如前三个用的广泛了。但实际上，如果你能用logistic回归，通常也可以用poission回归，poisson回归的因变量是个数，也就是观察一段时间后，发病了多少人？或者死亡了多少人？等等。其实跟logistic回归差不多，因为logistic回归的结局是是否发病，是否死亡，也需要用到发病例数、死亡例数。大家仔细想想，其实跟发病多少人，死亡多少人一个道理。只是poission回归名气不如logistic回归大，所以用的人也不如logistic回归多。但不要因此就觉得poisson回归没有用。
5、probit回归，在医学里真的是不大用，最关键的问题就是probit这个词太难理解了，通常翻译为概率单位。probit函数其实跟logistic函数十分接近，二者分析结果也十分接近。可惜的是，probit回归的实际含义真的不如logistic回归容易理解，由此导致了它的默默无名，但据说在社会学领域用的似乎更多一些。
6、负二项回归。所谓负二项指的是一种分布，其实跟poission回归、logistic回归有点类似，poission回归用于服从poission分布的资料，logistic回归用于服从二项分布的资料，负二项回归用于服从负二项分布的资料。说起这些分布，大家就不愿意听了，多么抽象的名词，我也很头疼。如果简单点理解，二项分布你可以认为就是二分类数据，poission分布你可以认为是计数资料，也就是个数，而不是像身高等可能有小数点，个数是不可能有小数点的。负二项分布呢，也是个数，只不过比poission分布更苛刻，如果你的结局是个数，而且结局可能具有聚集性，那可能就是负二项分布。简单举例，如果调查流感的影响因素，结局当然是流感的例数，如果调查的人有的在同一个家庭里，由于流感具有传染性，那么同一个家里如果一个人得流感，那其他人可能也被传染，因此也得了流感，那这就是具有聚集性，这样的数据尽管结果是个数，但由于具有聚集性，因此用poission回归不一定合适，就可以考虑用负二项回归。既然提到这个例子，用于logistic回归的数据通常也能用poission回归，就像上面案例，我们可以把结局作为二分类，每个人都有两个状态，得流感或者不得流感，这是个二分类结局，那就可以用logistic回归。但是这里的数据存在聚集性怎么办呢，幸亏logistic回归之外又有了更多的扩展，你可以用多水平logistic回归模型，也可以考虑广义估计方程。这两种方法都可以处理具有层次性或重复测量资料的二分类因变量。
7、weibull回归，有时中文音译为威布尔回归。weibull回归估计你可能就没大听说过了，其实这个名字只不过是个噱头，吓唬人而已。上一篇说过了，生存资料的分析常用的是cox回归，这种回归几乎统治了整个生存分析。但其实夹缝中还有几个方法在顽强生存着，而且其实很有生命力，只是国内大多不愿用而已。weibull回归就是其中之一。cox回归为什么受欢迎呢，因为它简单，用的时候不用考虑条件（除了等比例条件之外），大多数生存数据都可以用。而weibull回归则有条件限制，用的时候数据必须符合weibull分布。怎么，又是分布？！估计大家头又大了，是不是想直接不往下看了，还是用cox回归吧。不过我还是建议看下去。为什么呢？相信大家都知道参数检验和非参数检验，而且可能更喜欢用参数检验，如t检验，而不喜欢用非参数检验，如秩和检验。那这里的weibull回归和cox回归基本上可以说是分别对应参数检验和非参数检验。参数检验和非参数检验的优缺点我也在前面文章里通俗介绍了，如果数据符合weibull分布，那么直接套用weibull回归当然是最理想的选择，他可以给出你最合理的估计。如果数据不符合weibull分布，那如果还用weibull回归，那就套用错误，肯定结果也不会真实到哪儿去。所以说，如果你能判断出你的数据是否符合weibull分布，那当然最好的使用参数回归，也就是weibull回归。但是如果你实在没什么信心去判断数据分布，那也可以老老实实地用cox回归。cox回归可以看作是非参数的，无论数据什么分布都能用，但正因为它什么数据都能用，所以不可避免地有个缺点，每个数据用的都不是恰到好处。weibull回归就像是量体裁衣，把体形看做数据，衣服看做模型，weibull回归就是根据你的体形做衣服，做出来的肯定对你正合身，对别人就不一定合身了。cox回归呢，就像是到商场去买衣服，衣服对很多人都合适，但是对每个人都不是正合适，只能说是大致合适。至于到底是选择麻烦的方式量体裁衣，还是图简单到商场直接去买现成的，那就根据你的喜好了，也根据你对自己体形的了解程度，如果非常熟悉，当然就量体裁衣了。如果不大了解，那就直接去商场买大众化衣服吧。
8、主成分回归。主成分回归是一种合成的方法，相当于主成分分析与线性回归的合成。主要用于解决自变量之间存在高度相关的情况。这在现实中不算少见。比如你要分析的自变量中同时有血压值和血糖值，这两个指标可能有一定的相关性，如果同时放入模型，会影响模型的稳定，有时也会造成严重后果，比如结果跟实际严重不符。当然解决方法很多，最简单的就是剔除掉其中一个，但如果你实在舍不得，毕竟这是辛辛苦苦调查上来的，删了太可惜了。如果舍不得，那就可以考虑用主成分回归，相当于把这两个变量所包含的信息用一个变量来表示，这个变量我们称它叫主成分，所以就叫主成分回归。当然，用一个变量代替两个变量，肯定不可能完全包含他们的信息，能包含80%或90%就不错了。但有时候我们必须做出抉择，你是要100%的信息，但是变量非常多的模型？还是要90%的信息，但是只有1个或2个变量的模型？打个比方，你要诊断感冒，是不是必须把所有跟感冒有关的症状以及检查结果都做完？还是简单根据几个症状就大致判断呢？我想根据几个症状大致能能确定90%是感冒了。不用非得100%的信息不是吗？模型也是一样，模型是用于实际的，不是空中楼阁。既然要用于实际，那就要做到简单。对于一种疾病，如果30个指标能够100%确诊，而3个指标可以诊断80%，我想大家会选择3个指标的模型。这就是主成分回归存在的基础，用几个简单的变量把多个指标的信息综合一下，这样几个简单的主成分可能就包含了原来很多自变量的大部分信息。这就是主成分回归的原理。
9、岭回归。岭回归的名称由来我也没有查过，可能是因为它的图形有点像岭。不要纠结于名称。岭回归也是用于处理自变量之间高度相关的情形。只是跟主成分回归的具体估计方法不同。线性回归的计算用的是最小二乘估计法，当自变量之间高度相关时，最小二乘回归估计的参数估计值会不稳定，这时如果在公式里加点东西，让它变得稳定，那就解决了这一问题了。岭回归就是这个思想，把最小二乘估计里加个k，改变它的估计值，使估计结果变稳定。至于k应该多大呢？可以根据岭迹图来判断，估计这就是岭回归名称的由来。你可以选非常多的k值，可以做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，那就确定k值了，然后整个参数估计不稳定的问题就解决了。
10、偏最小二乘回归。偏最小二乘回归也可以用于解决自变量之间高度相关的问题。但比主成分回归和岭回归更好的一个优点是，偏最小二乘回归可以用于例数很少的情形，甚至例数比自变量个数还少的情形。听起来有点不可思议，不是说例数最好是自变量个数的10倍以上吗？怎么可能例数比自变量还少，这还怎么计算？可惜的是，偏最小二乘回归真的就有这么令人发指的优点。所以，如果你的自变量之间高度相关、例数又特别少、而自变量又很多（这么多无奈的毛病），那就现在不用发愁了，用偏最小二乘回归就可以了。它的原理其实跟主成分回归有点像，也是提取自变量的部分信息，损失一定的精度，但保证模型更符合实际。因此这种方法不是直接用因变量和自变量分析，而是用反映因变量和自变量部分信息的新的综合变量来分析，所以它不需要例数一定比自变量多。偏最小二乘回归还有一个很大的优点，那就是可以用于多个因变量的情形，普通的线性回归都是只有一个因变量，而偏最小二乘回归可用于多个因变量和多个自变量之间的分析。因为它的原理就是同时提取多个因变量和多个自变量的信息重新组成新的变量重新分析，所以多个因变量对它来说无所谓。
看了以上的讲解，希望能对大家理解回归分析的运用有些帮助。
以上是小编为大家分享的关于回归分析的认识及简单运用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
是的，看sig是都有影响的
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
取10%的置信度还有一个变量不显著的话你要考虑下是不是存在多重共线性，异方差，自相关等的问题了。F检验是针对整个回归方程的吧，自变量的t检验也是要写出来的。就比如变量间存在多重共线性时，F值会比较大，检验也会通过，r平方也够大，但是某一个或几个自变量的系数就不会通过检验，不显著的。
百度文库。或学校图书馆网站都是有的
目的研制《糖尿病联络护士专科护理管理行为量表》，作为联络护士在糖尿病专科护理管理方面工作的评价工具；调查联络护士糖尿病相关管理工作现状，探讨其相关影响因素。方法1.应用德尔菲（Delphi）法，向12位在糖尿病专科护理和管理工作领域的专家发送2次问卷并对咨询结果进行分析，筛选优化量表条目，最终形成《糖尿病联络护士专科护理管理行为量表》；2.使用《糖尿病联络护士专科护理管理行为量表》调查粤东、粤西、粤北和珠三角区域25家医院的426例糖尿病联络护士，评价联络护士在糖尿病相关专科护理管理工作现状；3.采用单因素方差分析、两样本t检验、多元线性回归分析方法对《糖尿病联络护士专科护理管理行为量表》的结果数据统计分析。结果1.德尔菲（Delphi）法两轮咨询量表维度重要性评分的协调系数分别为(P <)和(P <)，两轮咨询量表条目的变异系数～和～，专家权威系数均值为；行为量表的重测信度系数-Spearman相关系数为，总的克朗巴赫ɑ系数为。提取公因子有4个，累计方差贡献率为；2.糖尿病联络护士专科护理管理行为平均每一条目得分为（±分）；所有维度中维度2“血糖监测及胰岛素注射管理”中平均每一条目得分最高（±分）；所有条目中得分均值最高（±分）的是条目5“检查病区血糖试纸有效期”，得分均值最低（±分）的是条目4“统计病区患者发生的低血糖事件”；3.经单因素方差分析,每周是否有固定的糖尿病护理管理时间、对糖尿病护理管理内容的了解情况、不同科室、职称、成为糖尿病联络护士的工作年限等因素在行为量表总分或某一维度得分上有差别。结论1.本研究应用Delphi法研制的《糖尿病联络护士专科护理管理行为量表》信效度良好，条目较为可靠；2.糖尿病联络护士专科护理管理工作不容乐观，整体未达到经常管理水平，相对来说，技术性的工作如血糖监测及胰岛素注射管理等相对比较到位，但仍对病区患者发生的低血糖事件缺乏重视；3.每周是否有固定的糖尿病护理管理时间、对糖尿病护理管理内容的了解情况、不同科室、职称、作为糖尿病联络护士的工作年限、月收入水平、管理体制对糖尿病联络护士护理管理工作产生不同程度的影响。[1] 丁飚,张妮娜,阚凯,卢逢娣,曾辉. 662名临床护士血糖监测相关知识认知情况分析及培训对策[J]. 护理学报. 2012(24)[2] 李意华,卢红华,钟静静. 时间管理法在护理管理工作中的应用[J]. 赣南医学院学报. 2012(05)[3] 谢晓清,姚美华. 病区胰岛素注射的质量管理[J]. 护理与康复. 2012(04)[4] 闫洋洋,穆欣,郭闯. 血液透析护理环节质量评价指标的研究[J]. 中国护理管理. 2012(04)[5] 王春枝,斯琴. 德尔菲法中的数据统计处理方法及其应用研究[J]. 内蒙古财经学院学报(综合版). 2011(04)[6] 周佩如,黄洁微. 广东省糖尿病专科护士工作现状调查及分析[J]. 护士进修杂志. 2011(13)[7] 李华,黄惠根,黄蝶卿,余桂芳,洪涛. 专科护士专职工作岗位的设立及实践[J]. 中华护理杂志. 2011(04)[8] 郑刚. 急性心肌梗死患者血糖水平与死亡率:临床研究证据说明了什么[J]. 中国心血管杂志. 2010(05)[9] 徐文聪,李华云,吴梅. 糖尿病联络小组的建立与实践[J]. 中医药临床杂志. 2010(10)[10] 彭卫群,侯晶,吴清香,郭晶晶. 糖尿病联络护士小组工作模式与实践[J]. 齐齐哈尔医学院学报. 2010(07)
随着时代的发展和社会的进步，日益庞大的老年群体对晚年幸福的理解和追求已经不仅仅停留在衣食住行等物质生活方面，他们更需要通过体育锻炼等手段来促进身心健康，提高生活质量，增强生命活力，延年益寿，进而提升幸福指数。下面是我为大家整理的，供大家参考。
一、研究物件与方法
一研究物件
在荆门市城区内随机抽取老年人样本，此次调查共计240人，回收有效问卷221份。根据基本情况调查的专案具体包括:
1居住地:城市150人，农村71人;性别:女性115人，男性106人。
2婚姻:有配偶148人，丧偶73人。
3是否与子女同住:有111人，无110人。
4年龄:64以下57人，65岁～69岁之间73人，70岁～79岁之间68人，80岁以上23人。
5学历:无47人，小学83人，初中53人，高中18人，大专9人，本科及以上11人。其中在婚姻状况这一专案上，还有未婚与离异两项，因为调查中这两项人数所占比例太少，就只保留了有配偶与丧偶两项。
二研究方法
1.调查工具:问卷内容包括2部分。
1采用一套基本资料问卷，包括10道小题，涉及年龄、婚姻、学历、职业、业余爱好等内容。
2SCL-90问卷。《症状自评量表-SCL90》是世界上最著名的心理健康测试量表之一，是当前使用最为广泛的精神障碍和心理疾病门诊检查量表，测试者可从十个方面来了解自己的心理健康程度[1]。本测验适用物件为16岁以上的个体。测验目的:本测验的目的是从感觉、情感、思维、意识、行为、生活习惯、人际关系、饮食睡眠等多种角度，评定一个人是否有某种心理症状及其严重程度如何。测试结果评定:该量表包括90个条目，共9个分量表，即躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执和精神病性，此外还有附加专案作为第10个因子来处理。评分方法:分为五级评分从0～4级，0=从无，1=轻度，2=中度，3=相当重，4=严重。
2.调查方法对荆楚理工学院参加公选课《老年心理学》各专业本科学生进行统一培训，于2013年3～5月在荆门市城区对调查物件进行一对一的调查与指导，问卷当场收回，对于文化程度低者，由调查员现场询问答卷并予以记录。发放问卷240份，回收240份，整理并剔除缺失资料问卷后得到有效问卷221份，有效回收率为。
3.统计学方法采用Excel软体建立资料库，双录入方法进行资料输入和纠错，运用软体进行统计描述和方差分析。p<时，对比组之间的差异具有显著性意义;p<时，对比组之间的差异具有非常显著性意义[2]。
二、结果
一总分与因子分的分析
按全国常模结果[3]，总分超过70分，或任一因子超过1分，可考虑筛选阳性，说明存在问题，需进一步检查。本次调查荆门市221名老年人的总分均值达到了94分，超过70分。各因子分中有5项因子的分数均分超过1分，属于阳性，他们是:躯体化、强迫、抑郁、焦虑、其它，还有人际关系这项因子的均分也达到了的分值，接近1。从总分与阳性因子分来看，荆门市老年人的心理健康存在问题，与全国老年人相比较，荆门市老年人普遍存在躯体疾病，在心理层面存在一些强迫性思维或强迫性行为，还伴有抑郁、焦虑等情绪，同时伴有睡眠、饮食等方面的困扰，人际交往带来的困扰也比较明显。
二老年人各心理症状影响因素的统计分析
1.性别、婚姻状况、是否与子女同住对老年人心理健康差异性的影响不显著在差异性统计分析中，性别、婚姻状况、是否与子女同住这三个因素对老年人心理健康状况的影响基本无差异，这些因素对老年人心理健康差异性的影响不显著。
2.居住地、学历、年龄、兴趣的广度四个因素对老年人心理健康差异性的影响显著在差异性统计分析中，居住地、学历、年龄、兴趣的广度这四个因素对心理健康状况的影响差异是非常显著的，与老年人躯体化、抑郁、偏执、恐怖和敌对这些因素之间有高相关。
1不同地区老年人心理健康状况比较。对老年人10个心理健康因子进行方差分析发现:住在城市和农村的老年人在躯体化及抑郁两个因子上达到了非常显著性差异水平F躯体化=，P=;F抑郁=，P=，p<，两项因子平均分都大于1分，属于阳性水平。资料表明老年人都有明显的躯体化和抑郁问题，躯体不适，疾病多发，在心理层面上很容易产生抑郁、无希望、无助和无能为力的感觉，而这些身体不适和心理的抑郁感农村老年人要比城市老年人更严重，差异显著。在偏执因子得分上也存在显著差异F偏执=，P=，p<，城市老年人在处理问题时，能比较全面地分析，比较容易接受新事物和新想法，而农村的老年人在处理问题时更易表现出片面、固执，或倾向于钻牛角尖的状态。
2不同学历老年人心理健康状况比较。对老年人的10个心理健康因子进行方差分析发现，不同学历老年人在偏执这项因子上的得分存在显著差异F偏执=，P=，p<。资料表明老年人随着学历的提高，心理健康指数也在逐步地提高，学历越低，心理健康问题越明显，如无学历老年人的心理问题最多，平均分大于1，属于阳性，同时大专学历的老年人在这个社会也表现出了一定的心理困扰，但并未影响其心理健康。
3不同年龄老年人心理健康状况比较。对老年人的10个心理健康因子进行方差分析发现，不同年龄老年人在抑郁、恐怖、偏执这三项因子上的得分存在显著差异F抑郁=，P=;F恐怖=，P=;F偏执=，P=，p<。资料表明老年人的年龄段影响老年人的心理健康，年龄越大，抑郁分数就越高，更多地表现出无望、无助和无能为力。随着年龄的增长，老年人恐怖因子的分数也在逐渐提高，怕外出、怕去公共场所、怕人际交往、怕乘坐交通工具等，而70岁～79岁老年人的心理恐惧感在四个年龄段中是最强的，80岁及以上的老年人的恐怖因子分数相比于70岁～79岁老年人的得分有所降低，但总趋势还是在上升见图6。偏执因子得分在老年人中也随年龄的增长有提高的趋势，年龄越大的老年人越多的会表现出固执、片面。4不同兴趣广度下老年人的心理健康状况比较。对老年人的10个心理健康因子进行方差分析发现，因兴趣广泛度不同老年人在敌对这项因子上的得分存在显著差异F敌对=，P=，p<。资料表明老年人的兴趣越广泛，心理就越健康，而没有任何兴趣的老年人心理健康程度反而要高于只有单一兴趣的老年人
三、讨论
荆门市老年人的量表总均分为94分，超过全国常模24分，说明荆门市老年人的健康存在问题。问题主要表现为:进入老年期，很多躯体功能会有明显的减退，而躯体功能的减退导致老年人更易受各种疾病的困扰，思维和行动也会有明显不如年轻时的感受，此时更容易觉得自己无用，对很多事情无能为力，形成抑郁的状态;老年期生活中发生严重生活事件的概率要比其他年龄阶段都高，老年人会因为恐惧疾病和死亡而产生焦虑。退休后收入减少，意识到经济的窘迫也会使老年人产生焦虑，严重的焦虑会影响人的正常睡眠和饮食，进而损害老年人的身心健康。
一不同地区对老年人心理状况的影响
研究发现，不同居住地老年人的心理状况存在差异。城市老年人在躯体化、抑郁、偏执这三个方面的心理状况好于农村老年人，这与以下几个方面有关:
1与医疗水平和保健机制有关。城市的医疗服务和保健机制比较健全，医疗水平较高、看病方便、确诊率高，老年人对自己的身体情况普遍了解，由此带来的疾病困扰相比于农村老年人就少很多;而农村医疗和保健机制不健全，易导致农村老年人躯体疾病得不到有效的治疗，从而增加了老年人的心理负担。
2与物质生活和精神生活有关。城市老年人在这两方面的生活都比较丰富，大都有较为稳定的收入，城区中的社群活动、老年大学等为老年人提供了很多丰富多彩的活动，与外界和人的交流也较多，接受的资讯多，生活水平较高;农村的老年人物质生活与精神生活明显的要低，易导致抑郁、偏执。
二学历对老年人心理状况的影响
研究发现，学历的高低对老年人偏执心理因素的影响存在着明显的差异。笔者所列的学历分为6种状态:无、小学、初中、高中、大专、本科及以上。总体上说，心理状况中的偏执因素随着学历的增高而越来越低，学历越高的老年人看问题做事情更倾向于全面综合的分析，心理健康水平也相对较高。学历越低，老年人思想行为越偏执，这与以下几个原因有关:
1学历低也即受教育程度低，不利于疾病的预防和增进健康，躯体疾病进而诱发心理困扰。
2学历的高低在一定程度上制约著经济水平的高低，直接影响着老年人的经济独立能力，进而也易因此产生片面的判断思维。
3学历的高低直接影响人们获取资讯资源的能力，农村老年人获取资源的途径很少，解决问题的方式单一，当面对问题的出现时会倾向于较为偏执。
三年龄对老年人心理状况的影响
研究发现，年龄是影响老年人心理状况的重要因素，随着年龄的增长抑郁、恐惧、偏执三个心理特征有明显的变化，基本上都呈上升趋势。在刚进入老年期的老年人，上述的负性心理增加明显，其精神活动有一定波动，以后随年龄增加，除恐惧性在79岁之后有明显的下降趋势之外，波动趋势趋于平缓。这可能与老年人逐渐适应角色和环境，对生活的要求降低满足现状有关。老年人躯体功能下降，患病数目和种类增多，参与社会活动的能力下降，使得他们接触社会的机会减少，从而使老年人开始退出角色或丧失角色，这些因素很容易导致老年人产生抑郁、恐惧、偏执等心理改变，使老年人存在一定心理健康问题。此外，老年人随着年龄增长，其经济状况、社会支援和患病后得到的医疗照顾日趋下降，也是老年人心理改变的一个重要因素。四兴趣对老年人心理状况的影响研究还发现，兴趣的广泛度对老年人产生敌对情绪存在着显著的差异，兴趣越广泛，敌对情绪就越少。到了老年阶段，老年人社会角色发生变化，主体角色转变成了依赖角色，工作角色转变成了家庭角色，重心已经不是工作，很容易产生衰退感，而此时能顺利适应这种角色转变的老年人大都有广泛的兴趣爱好，经常参加兴趣类活动可以继续让老年人有成就感，情绪状态比较平和。还有一些老年人则完全回归家庭，虽然没有具体的兴趣，但是他们大都帮子女操持家务、投身于家庭、带儿孙，由此也能让一些老年人顺利适应老年期的角色转化，这种传统的中国老人的生活状态恰恰能解释为什么无兴趣的老年人敌对情绪反而要低于只有单一兴趣爱好的老年人的原因。还有很多老年人，儿女不在身边，兴趣又很少，社会角色的转变没有相应的衔接，就很容易出现不适应老年生活现象，进而出现敌对情绪，影响心理健康。这就需要老年人通过多参加集体活动、广交朋友，激发老年人的多种爱好和兴趣，避免负性心理的产生。
四、结论与建议
荆门市的老年人普遍存在一些心理困扰，城市老年人的心理健康水平均高于农村老年人，老年人的文化程度也是影响心理健康的主要因素，随着年龄的增长，老年人的心理健康水平越低，同时兴趣的多与少也成了老年人心理健康的一个尺度，兴趣越广泛，心理健康状况越佳。前文的研究结论，为有效解决老年人心理健康问题提供了依据。应该从以下几方面开展工作:其一， *** 要加大管理力度，重视老年心理健康，强化为老年人服务，努力为老年人创造良好的生活环境。在充分运用市财政建设资金的同时，出台专门针对老年人心理危机干预与社群、农村老年心理救助等特殊优惠甚至免费政策。加强老年工作人才培养，如社群心理指导师，仿照大中小学每个学校都设有专职心理健康教师的模式，在社群按一定比例配置相应数量的心理指导师，统一培训上岗，保证专业水准，继而保障服务质量。其二，以社群或老年服务站为依托，开展多种形式的老年心理健康服务:以教育为主的讲座，以解决共性问题为主的团体咨询，以解决具体问题为主实施心理安慰的个体咨询等。也可开展面向更多老年人的心理热线，建立心理危机干预中心热线、情感护理中心等。其三，加强心理健康教育力度，建立正确的老年人的心理健康观念，从社会到家庭，从子女到自身，使老年心理保健成为常态。培养积极乐观的心态，提高主动适应能力，学会求助。不仅追求“健康老龄化”，还要追求“积极老龄化”。其四，丰富社群、农村老年人文化活动，满足老年人高层次需求。在社群和老年服务站，开设书法、绘画、音乐等培训班，丰富老年生活情趣;组织老年人学习养生知识、老龄知识等;让一些高素质的老人参与社群青少年德育教育，在与下一代互动的过程中，真正发挥社群满足老年人的老有所学、老有所教和老有所为等需求的作用。一个社会懂得对老年人进行精神赡养，才是提高老年人生活质量的关键所在。21世纪是老年人的世纪，老年人的健康，尤其是心理健康，关系到社会的稳定。加强心理卫生工作，提高老年人心理健康水平，实现健康老龄化。
1研究物件与方法
研究物件
采用多阶段、分层、PPS抽样方法，按经济发展水平将山东省划分为东部、中部、西部、三个地区作为层，每层随机抽取三个地级市，共6个地级市，于2014年1月15日至2014年2月20日，在6个地级市中按多阶段PPS抽样方法对山东省60岁以上的居家老人和机构老人进行问卷调查。共发放问卷1564份，回收1564份，问卷回收率100%，其中有效问卷1524份，问卷有效率。
研究方法
参阅大量文献以及相关量表的基础上设计了省老年人生存状况调查研究问卷，内容包括4部分:
1基本情况，包括性别、年龄、文化程度、婚姻状况、经济状况、过去从事的职业、养老方式等。
2健康状况，包括健康自评、患慢性病情况、认知能力、日常活动能力、心理健康状况五个维度，三十个条目。
3医疗状况。
4入住养老机构老年人的相关问题。问卷内容由相关专家审查并进行预调查后修订而成。由经过专门培训的调查人员入户或入养老机构与调查物件面对面调查，采用老年人自行填写与访谈代填相结合的方式，保证调查结果的可靠性和真实性。
资料整理与分析方法
运用进行资料双机录入。运用软体进行资料整理和统计分析，对心理健康状况采用描述性分析，采用t检验、t'检验、F检验、多重线性回归分析等方法对影响老年人心理健康的因素进行分析。
2结果
调查老年人的基本情况
本研究调查物件共1524人，其中男性占53%，女性占47%，年龄最大97岁，最小60岁，平均年龄±岁;婚姻状况中有无配偶比例相差不大，有配偶者占，无配偶者占;文化程度以未受过教育和小学为主，占7%，高中以上学历仅占;居住地在农村的较多，占;家庭经济状况大部分在一般以上;职业中农民所占比重较大，为。
老年人心理健康得分问卷
中老年人心理健康状况部分涉及情绪低落，睡眠不好，孤独等十个问题，小于1天赋分为4，1-2天赋分为3，3-4天赋分为2，大于4天赋分为1，十个问题相加得出老年人心理健康总分，满分为40分，最低分10分，得分越高，心理健康状况越好。得分10-19，心理健康状况较差，20-29心理健康状况一般，30-40心理健康状况较好。山东省老年人心理健康得分最大值为38，最小值为12，均值为，标准差，的老年人得分在20-29范围中。山东省老年人心理健康总体处于一般水平。
老年人心理健康的影响因素分析
影响老年人心理健康的单因素分析
将养老模式、性别、年龄、文化程度、经济状况、婚姻状况、职业、居住地、生活满意度、患慢性病种数作为自变数，与老年人的心理健康得分进行单因素分析，结果显示，不同性别、年龄、文化程度、经济状况、婚姻状况、职业、居住地、生活满意度、患慢性病种数、养老模式、健康自评的老年人心理健康得分不全相等，差异均有统计学意义P<。
影响老年人心理健康的多重线性回归分析
以老年人总的心理健康得分为因变数，以养老模式、性别、年龄、文化程度、居住地、有无配偶、职业、健康自评、生活满意度、患慢性病种数为自变数，拟合多重线性回归模型。各自变数均以哑变数形式纳入，入选标准为，剔除标准为，最终进入模型的变数有年龄、性别、有无配偶、健康自评、生活满意度、患慢性病种数，如表3所示仅列出有统计学意义的自变数，对回归模型进行统计学检验，得到F=，P<，可见该模型有统计学意义，研究结果显示，年龄、性别、有无配偶、健康自评、生活满意度、患慢性病种数是影响山东省老年人心理健康状况的主要因素。男性老年人心理健康得分要高于女性老年人;有配偶的老年人心理健康得分要高于无配偶的老年人心理健康得分;年龄越小、患慢性病种数越少、健康自评越好，生活满意度越高，老年人的心理健康得分越高。
3讨论
大量研究显示，我国老年人心理健康状况受很多因素影响，如年龄、性别、受教育程度、身体健康水平、以及社会支援程度等。这与本研究的结果有相似之处。从结果中看出，山东省老年人心理健康水平总体处于中等水平，与我国老年人总体心理健康水平一致。随着年龄的增长，老年人的心理健康状况越来越差，原因可能是老年人社会角色丧失，社会交往减少，容易引起心理情绪变化，同时高龄老人认知功能减退，智力与记忆能力下降，会引起失落、悲伤等负面情绪。男性老年人的心理健康状况好于女性，这可能与男女之间的个性特点有关，女性属于社会弱势群体，性格特点较脆弱;其次女性寿命一般长于男性，患各种慢性病和损伤的机会较多;此外，女性丧偶率也比较高，这些都是促使心理状况在性别上形成差异的原因。有无配偶对老年人的心理健康产生重要影响，本次调查中，老年人无配偶的比例高达，无配偶老年人心理健康状况显著低于有配偶的老年人，这与国内外相关研究结果一致，通常配偶是老年人心理支撑与支援的重要来源，而失去配偶会对老年人产生较大的精神 *** ，带来不同程度的心理问题。生活满意度与健康自评越好，老年人的心理健康得分越高。生活满意度反应主观幸福感，健康自评是对自身健康水平的主观感知，两者均与个体的主观感受有关，主观评价越高，说明感知者的情绪越积极，心理健康状况也就越好。患慢性病影响老年人心理健康，随着患慢性病种数的增加，老年人的心理健康得分越来越低。早有研究表明，躯体疾病直接影响老年人的生理功能和心理状态，疾病不仅对老年人造成身体上的疼痛，更对其精神与情绪产生不良影响。本研究中，山东省老年人在养老模式、经济状况、职业、居住地以及受教育程度的心理健康得分中存在差异，但养老模式、经济状况、职业、居住地以及受教育程度并不是山东省老年人心理健康的影响因素，这与相关研究的结论不一致，原因可能是山东省养老机构的发展在逐步完善;而且随着人口老龄化程序的加快，越来越多的老年人开始选择机构养老，入住养老机构并不完全是被迫行为，因而不会产生太大的负面情绪;同时，由于经济文化和地域背景的差异，老年人心理健康的影响因素也会不同。在本研究中，考虑的影响因素是有限的，除人口学基本特征与身体健康状况以外，社会支援程度，老年人的居住模式，体育锻炼等因素也会在一定程度上影响老年人的心理健康水平，因而在以后的研究中还有待于更深入的研究来完善结论。在21世纪中叶以前，人口老龄化及相关的养老保障将是我国不可回避的一个重要问题。积极关注我国老年人的心理健康，是促进健康老龄化，实现健康可持续发展的重要方面。
4结语
因此，要积极引导老年人参加各种文体活动，促进其调节由于丧偶或者疾病等带来的负面情绪;改善老年人的生活状况和生活质量，提高其生活满意度;加强老年人健康教育，重视老年人的健康保健，促进老年人身心健康与长寿。
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